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智能信息處理基數(shù)與應(yīng)用研究

智能信息處理基數(shù)與應(yīng)用研究

出版社：原子能出版社出版時(shí)間：2021-08-01
開本： 16開 頁數(shù)： 194
中 圖 價(jià):¥18.6(3.0折) 定價(jià)  ¥62.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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智能信息處理基數(shù)與應(yīng)用研究 版權(quán)信息

智能信息處理基數(shù)與應(yīng)用研究 內(nèi)容簡(jiǎn)介

智能信息處理技術(shù)是信號(hào)與信息技術(shù)領(lǐng)域一個(gè)前沿的且富有挑戰(zhàn)性的研究方向，它以人工智能理論為基礎(chǔ)，側(cè)重于信息處理的智能化。本書從信息科學(xué)的角度出發(fā)，系統(tǒng)地介紹了智能信息處理的基礎(chǔ)理論及各種新的處理技術(shù)，涉及目前國(guó)內(nèi)外智能信息處理的研究成果，取材新穎，內(nèi)容豐富，注重理論與實(shí)踐相結(jié)合，論述深入淺出。本書可供自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、人工智能、圖像處理與模式識(shí)別、智能控制與信息處理、電子工程、機(jī)械工程、系統(tǒng)工程等專業(yè)研究生或高年級(jí)本科生參考，也可供有關(guān)工程技術(shù)人員和科學(xué)研究工作者參考，是一本值得學(xué)習(xí)研究的著作。

智能信息處理基數(shù)與應(yīng)用研究 目錄

第1章 緒論
1.1 智能信息處理概述
1.2 智能信息處理的主要技術(shù)
1.3 智能技術(shù)的綜合集成
1.4 智能信息處理技術(shù)的展望
第2章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
2.2 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4 受限玻耳茲曼機(jī)
2.5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.6 貝葉斯-高斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性系統(tǒng)辨識(shí)
2.7 組合灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.8 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.9 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)研究概況
第3章 模糊計(jì)算
3.1 知識(shí)表示和推理
3.2 模糊理論及三大基本元素
3.3 模糊集合的基本運(yùn)算
3.4 模糊集合運(yùn)算的基本規(guī)則
3.5 模糊關(guān)系
第4章 模糊信息處理
4.1 模糊邏輯控制的信息處理
4.2 模糊模式識(shí)別信息處理
4.3 模糊集在圖像信息處理中的應(yīng)用
第5章 粗糙集信息處理
5.1 粗糙集的基本理論
5.2 粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合
5.3 粗糙集信息處理技術(shù)的應(yīng)用
5.4 粗糙集理論的研究現(xiàn)狀與展望
第6章 進(jìn)化計(jì)算的信息處理
6.1 進(jìn)化計(jì)算概述
6.2 遺傳算法及其應(yīng)用
6.3 進(jìn)化規(guī)劃
6.4 進(jìn)化策略
第7章 群智能算法
7.1 蟻群算法
7.2 改進(jìn)的蟻群算法
7.3 粒子群優(yōu)化算法
7.4 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法
7.5 改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法
7.6 差分進(jìn)化算法概述
7.7 改進(jìn)型差分進(jìn)化算法
第8章 云計(jì)算和大數(shù)據(jù)
8.1 云計(jì)算概述
8.2 云計(jì)算的服務(wù)類型
8.3 云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)
8.4 云計(jì)算與大數(shù)據(jù)
8.5 云計(jì)算的應(yīng)用
參考文獻(xiàn)
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